Generatywna sztuczna inteligencja to gałąź sztucznej inteligencji wykorzystująca modele głębokiego uczenia (sieci neuronowe) trenowane na ogromnych zbiorach danych, aby tworzyć nowe treści. Modele te uczą się wzorców w tekstach, obrazach, dźwiękach lub innych danych, dzięki czemu mogą generować oryginalne wyniki (takie jak artykuły, obrazy czy muzyka) w odpowiedzi na zapytania użytkowników.

Innymi słowy, generatywna AI tworzy media „od podstaw”, zamiast jedynie analizować lub klasyfikować istniejące dane. Schemat przedstawiony tutaj ilustruje, jak modele generatywne (środkowe koło) funkcjonują w ramach sieci neuronowych, które są częścią uczenia maszynowego i szerszej dziedziny AI. 

Na przykład IBM opisuje generatywną AI jako modele głębokiego uczenia, które „generują wysokiej jakości tekst, obrazy i inne treści na podstawie danych, na których były trenowane”, opierając się na zaawansowanych algorytmach neuronowych identyfikujących wzorce w ogromnych zbiorach danych, aby tworzyć nowe wyniki.

Jak działa Generatywna AI

Budowa systemu generatywnej AI zwykle obejmuje trzy główne etapy:

• Trening (Model Podstawowy): Duża sieć neuronowa (często nazywana modelem podstawowym) jest trenowana na ogromnych ilościach surowych, nieoznaczonych danych (np. terabajty tekstów z internetu, obrazów lub kodu). Podczas treningu model uczy się, przewidując brakujące elementy (np. uzupełniając kolejne słowo w milionach zdań). Po wielu iteracjach dostosowuje się, aby uchwycić złożone wzorce i zależności w danych. Efektem jest sieć neuronowa z zakodowanymi reprezentacjami, która może autonomicznie generować treści w odpowiedzi na dane wejściowe.
• Dostrajanie: Po wstępnym treningu model jest dostosowywany do konkretnych zadań poprzez dostrajanie. Może to obejmować dodatkowe szkolenie na oznaczonych przykładach lub uczenie ze wzmocnieniem na podstawie opinii ludzi (RLHF), gdzie ludzie oceniają wyniki modelu, a model dostosowuje się, aby poprawić jakość. Na przykład model chatbota może być dostrajany na podstawie zestawu pytań klientów i idealnych odpowiedzi, aby jego reakcje były bardziej precyzyjne i adekwatne.
• Generowanie: Po wytrenowaniu i dostrojeniu model generuje nowe treści na podstawie zapytania. Robi to, próbkując wzorce, których się nauczył – np. przewidując kolejne słowo w tekście lub dopracowując wzory pikseli w obrazach. W praktyce „model generuje nowe treści, identyfikując wzorce w istniejących danych”. Na podstawie zapytania użytkownika AI przewiduje sekwencję tokenów lub obrazów krok po kroku, tworząc wynik.
• Pobieranie i Udoskonalanie (RAG): Wiele systemów korzysta również z generowania wspomaganego pobieraniem informacji (Retrieval-Augmented Generation), aby zwiększyć dokładność. Model pobiera wtedy zewnętrzne informacje (np. dokumenty lub bazę danych) w trakcie generowania, aby oprzeć swoje odpowiedzi na aktualnych faktach, uzupełniając wiedzę zdobytą podczas treningu.

Każdy etap wymaga dużej mocy obliczeniowej: trening modelu podstawowego może wymagać tysięcy procesorów GPU i tygodni przetwarzania. Wytrenowany model może następnie być udostępniany jako usługa (np. chatbot lub API do generowania obrazów), która tworzy treści na żądanie.

Kluczowe typy modeli i architektury

Generatywna AI wykorzystuje kilka nowoczesnych architektur neuronowych, z których każda jest dostosowana do różnych mediów:

• Duże modele językowe (LLM) / Transformatory: Stanowią podstawę dzisiejszej generatywnej AI opartej na tekście (np. GPT-4 od OpenAI, Google Bard). Wykorzystują sieci transformatorowe z mechanizmami uwagi, aby tworzyć spójny, kontekstowy tekst (a nawet kod). LLM są trenowane na miliardach słów i potrafią dokańczać zdania, odpowiadać na pytania czy pisać eseje z płynnością zbliżoną do ludzkiej.
• Modele dyfuzyjne: Popularne w generowaniu obrazów (i częściowo dźwięku) (np. DALL·E, Stable Diffusion). Modele te zaczynają od losowego szumu i iteracyjnie „oczyszczają” go, tworząc spójny obraz. Sieć uczy się odwracać proces degradacji, dzięki czemu może generować bardzo realistyczne wizualizacje na podstawie tekstowych zapytań. Modele dyfuzyjne w dużej mierze zastąpiły starsze metody tworzenia sztuki AI ze względu na precyzyjną kontrolę nad szczegółami obrazu.
• Generatywne sieci przeciwstawne (GAN): Starsza technika generowania obrazów (około 2014 r.) oparta na rywalizacji dwóch sieci neuronowych: generatora tworzącego obrazy i dyskryminatora oceniającego ich jakość. Dzięki temu procesowi GAN-y generują niezwykle realistyczne obrazy i są wykorzystywane do zadań takich jak transfer stylu czy augmentacja danych.
• Wariacyjne autoenkodery (VAE): Inny starszy model głębokiego uczenia, który koduje dane do przestrzeni skompresowanej i dekoduje je, generując nowe wariacje. VAE były jednymi z pierwszych głębokich modeli generatywnych dla obrazów i dźwięku (około 2013 r.) i odniosły wczesne sukcesy, choć współczesna generatywna AI w dużej mierze przeszła na transformatory i modele dyfuzyjne dla najwyższej jakości wyników.
• (Inne): Istnieją także specjalistyczne architektury dla dźwięku, wideo i treści multimodalnych. Wiele nowoczesnych modeli łączy te techniki (np. transformatory z dyfuzją), aby obsługiwać tekst i obraz jednocześnie. IBM zauważa, że dzisiejsze multimodalne modele podstawowe mogą generować różne rodzaje treści (tekst, obrazy, dźwięk) z jednego systemu.

Razem te architektury napędzają szeroką gamę narzędzi generatywnych używanych obecnie.

Zastosowania Generatywnej AI

Generatywna AI znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach. Kluczowe przykłady to:

• Marketing i obsługa klienta: Automatyczne tworzenie tekstów marketingowych (blogi, reklamy, e-maile) oraz generowanie spersonalizowanych treści na bieżąco. Napędza także zaawansowane chatboty, które mogą prowadzić rozmowy z klientami lub podejmować działania (np. pomagać przy zamówieniach). Na przykład zespoły marketingowe mogą natychmiast generować wiele wariantów reklam i dostosowywać je do demografii lub kontekstu.
• Tworzenie oprogramowania: Automatyzacja generowania i uzupełniania kodu. Narzędzia takie jak GitHub Copilot wykorzystują LLM do sugerowania fragmentów kodu, naprawiania błędów czy tłumaczenia między językami programowania. Znacząco przyspiesza to powtarzalne zadania programistyczne i wspiera modernizację aplikacji (np. konwersję starych baz kodu na nowe platformy).
• Automatyzacja biznesu: Tworzenie i przeglądanie dokumentów. Generatywna AI może szybko pisać lub poprawiać umowy, raporty, faktury i inne dokumenty, zmniejszając nakład pracy manualnej w działach HR, prawnych, finansowych i innych. Pozwala to pracownikom skupić się na bardziej złożonych zadaniach zamiast rutynowego pisania.
• Badania i opieka zdrowotna: Proponowanie nowych rozwiązań dla skomplikowanych problemów. W nauce i inżynierii modele mogą sugerować nowe molekuły leków lub projektować materiały. Na przykład AI może generować syntetyczne struktury molekularne lub obrazy medyczne do szkolenia systemów diagnostycznych. IBM zauważa, że generatywna AI jest wykorzystywana w badaniach medycznych do tworzenia syntetycznych danych (np. skanów medycznych), gdy brakuje rzeczywistych danych.
• Sztuka i projektowanie: Wspomaganie lub tworzenie dzieł sztuki, grafik i mediów. Projektanci korzystają z generatywnej AI do tworzenia oryginalnych grafik, logo, zasobów do gier czy efektów specjalnych. Modele takie jak DALL·E, Midjourney czy Stable Diffusion potrafią tworzyć ilustracje lub modyfikować zdjęcia na żądanie. Oferują nowe narzędzia kreatywne, np. generując wiele wariantów obrazu, by inspirować artystów.
• Media i rozrywka: Generowanie treści audio i wideo. AI może komponować muzykę, generować naturalnie brzmiącą mowę czy nawet tworzyć krótkie filmy. Na przykład potrafi tworzyć narracje głosowe w wybranym stylu lub muzykę na podstawie opisu tekstowego. Choć pełne generowanie wideo jest jeszcze w fazie rozwoju, istnieją już narzędzia do tworzenia animacji na podstawie tekstu, a ich jakość szybko się poprawia.

Te przykłady to tylko wierzchołek góry lodowej; technologia rozwija się tak szybko, że nieustannie pojawiają się nowe zastosowania (np. spersonalizowane korepetycje, treści wirtualnej rzeczywistości, automatyczne pisanie wiadomości).

Zalety Generatywnej AI

Generatywna AI przynosi wiele korzyści:

• Efektywność i automatyzacja: Automatyzuje czasochłonne zadania. Na przykład potrafi w kilka sekund napisać e-mail, kod czy pomysł na projekt, znacznie przyspieszając pracę i pozwalając ludziom skupić się na zadaniach wyższego poziomu. Organizacje odnotowują znaczny wzrost produktywności, gdy zespoły generują treści i pomysły znacznie szybciej niż wcześniej.
• Wzrost kreatywności: Wspiera kreatywność poprzez burzę mózgów i eksplorację wariantów. Pisarz lub artysta może wygenerować wiele wersji tekstu lub projektu za jednym kliknięciem, pomagając przełamać blokadę twórczą. Ta funkcja „kreatywnego partnera” pozwala nawet osobom bez specjalistycznej wiedzy eksperymentować z nowymi koncepcjami.
• Lepsze wsparcie decyzji: Szybko analizując duże zbiory danych, generatywna AI może ujawniać wnioski lub hipotezy wspierające decyzje ludzi. Na przykład potrafi podsumować skomplikowane raporty lub zasugerować statystyczne wzorce w danych. IBM podkreśla, że umożliwia mądrzejsze decyzje, przeszukując dane i generując pomocne podsumowania lub prognozy.
• Personalizacja: Modele mogą dostosowywać wyniki do indywidualnych preferencji. Na przykład generują spersonalizowane treści marketingowe, rekomendują produkty lub adaptują interfejsy do kontekstu użytkownika. Ta personalizacja w czasie rzeczywistym zwiększa zaangażowanie odbiorców.
• Dostępność 24/7: Systemy AI się nie męczą. Mogą świadczyć usługi przez całą dobę (np. chatboty odpowiadające na pytania o każdej porze) bez zmęczenia. Zapewnia to stałą wydajność i nieprzerwany dostęp do informacji lub wsparcia kreatywnego.

Podsumowując, generatywna AI pozwala oszczędzać czas, pobudzać innowacje oraz realizować duże, kreatywne lub analityczne zadania z szybkością i skalą.

Wyzwania i ryzyka Generatywnej AI

Pomimo swojej mocy, generatywna AI ma istotne ograniczenia i zagrożenia:

• Niedokładne lub zmyślone wyniki („halucynacje”): Modele mogą generować odpowiedzi brzmiące wiarygodnie, ale fałszywe lub bezsensowne. Na przykład AI do badań prawnych może pewnie cytować fikcyjne wyroki. Te „halucynacje” wynikają z faktu, że model nie rozumie faktów, a jedynie przewiduje prawdopodobne ciągi. Użytkownicy muszą dokładnie weryfikować wyniki AI.
• Stronniczość i sprawiedliwość: Ponieważ AI uczy się na danych historycznych, może przejmować społeczne uprzedzenia zawarte w tych danych. Może to prowadzić do niesprawiedliwych lub obraźliwych rezultatów (np. tendencyjne rekomendacje pracy czy stereotypowe podpisy pod obrazami). Zapobieganie uprzedzeniom wymaga starannej selekcji danych treningowych i ciągłej oceny.
• Prywatność i prawa własności intelektualnej: Jeśli użytkownicy wprowadzają do modelu wrażliwe lub chronione prawem materiały, model może nieumyślnie ujawnić prywatne informacje w swoich wynikach lub naruszyć prawa autorskie. Modele mogą też być badane pod kątem wycieków danych treningowych. Twórcy i użytkownicy muszą chronić dane wejściowe i monitorować wyniki pod kątem takich zagrożeń.
• Deepfake i dezinformacja: Generatywna AI potrafi tworzyć bardzo realistyczne fałszywe obrazy, dźwięki lub filmy (deepfake). Mogą być one wykorzystywane złośliwie do podszywania się pod osoby, rozpowszechniania fałszywych informacji lub oszustw. Wykrywanie i zapobieganie deepfake’om to rosnące wyzwanie dla bezpieczeństwa i integralności mediów.
• Brak wyjaśnialności: Modele generatywne często są „czarnymi skrzynkami”. Zwykle nie da się zrozumieć, dlaczego wygenerowały dany wynik ani prześledzić procesu decyzyjnego. Ta nieprzejrzystość utrudnia zapewnienie niezawodności lub identyfikację błędów. Naukowcy pracują nad technikami wyjaśnialnej AI, ale to nadal otwarte wyzwanie.

Inne problemy to ogromne zasoby obliczeniowe potrzebne do działania (co zwiększa koszty energii i ślad węglowy) oraz kwestie prawne i etyczne dotyczące własności treści. Podsumowując, choć generatywna AI jest potężna, wymaga starannego nadzoru i zarządzania, aby zminimalizować ryzyka.

Przyszłość Generatywnej AI

Generatywna AI rozwija się w zawrotnym tempie. Jej adopcja rośnie szybko: badania pokazują, że około jedna trzecia organizacji już korzysta z generatywnej AI w pewnym zakresie, a analitycy przewidują, że do 2026 roku około 80% firm wdroży ją na szeroką skalę. Eksperci oczekują, że technologia ta doda biliony dolarów do światowej gospodarki i zrewolucjonizuje branże.

Na przykład Oracle informuje, że po debiucie ChatGPT generatywna AI „stała się globalnym fenomenem” i „oczekuje się, że przyniesie biliony dolarów zysków” dzięki ogromnym wzrostom produktywności.

W przyszłości zobaczymy bardziej wyspecjalizowane i potężne modele (dla nauki, prawa, inżynierii itp.), lepsze metody utrzymywania dokładności wyników (np. zaawansowane RAG i lepsze dane treningowe) oraz integrację generatywnej AI z codziennymi narzędziami i usługami.

Pojawiają się też nowe koncepcje, takie jak agenci AI – systemy wykorzystujące generatywną AI do autonomicznego wykonywania wieloetapowych zadań – na przykład agent planujący podróż na podstawie rekomendacji AI, a następnie rezerwujący hotele i loty. Jednocześnie rządy i organizacje zaczynają opracowywać polityki i standardy dotyczące etyki, bezpieczeństwa i praw autorskich dla generatywnej AI.

>>>Chcą Państwo dowiedzieć się:

Słaba AI i silna AI

Czym jest AI wąskie i AI ogólne?

Podsumowując, generatywna AI to systemy AI, które tworzą nowe, oryginalne treści ucząc się na podstawie danych. Zasilane przez głębokie sieci neuronowe i duże modele podstawowe, potrafią pisać teksty, generować obrazy, komponować dźwięki i więcej, umożliwiając przełomowe zastosowania.

Choć oferuje ogromne korzyści w zakresie kreatywności i efektywności, niesie też wyzwania, takie jak błędy i uprzedzenia, które użytkownicy muszą uwzględniać. W miarę dojrzewania technologii stanie się coraz bardziej integralnym narzędziem w różnych branżach, ale odpowiedzialne korzystanie będzie kluczowe dla bezpiecznego wykorzystania jej potencjału.